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Como Machine Learning Engineer, vas a desarrollar y llevar a producción modelos de machine learning robustos, escalables y monitoreables.

Vas a transformar los resultados de la ciencia de datos en soluciones funcionales y de alto impacto para áreas de negocio como riesgo, marketing, etc.

¿Cómo sería tu día a día?

Responsabilidades

- Entrenar modelos de machine learning para casos de uso como clasificación, regresión, detección de anomalías, sistemas de recomendación, entre otros.

- Crear y mantener pipelines automáticos de entrenamiento, versionado y despliegue de modelos.

- Implementar CI/CD para desarrollo de soluciones basadas en ML.

- Gestión de ramas en VCS, garantizando la mantenibilidad de los desarrollos.

- Implementar un framework de trabajo.

Ej. Kedro, CookieCutter, etc, para estandarizar los proyectos DS.

- Implementar modelos en producción utilizando herramientas como TensorFlow, PyTorch, Docker, Kubernetes y MLflow, asegurando eficiencia y baja latencia.

- Monitorear el performance de los modelos desplegados, detectando concept drift y gestionando su reentrenamiento cuando sea necesario.

- Implementar métricas e indicadores de performance (precisión, recall, F1 score, etc.) y generar alertas ante deterioros en el rendimiento.

- Colaborar con Data Scientists, Data Engineers, Data Analyst, Seguridad-IT, Arquitectura y Product Managers, entre otros.





Para asegurar alineación técnica y de negocio en las soluciones implementadas.

- Implementar MLOps y participar en la mejora continua, contribuyendo a la escalabilidad del ecosistema de machine learning de la compañía.

Requisitos

- Formación en Ciencias de la Computación, Ingeniería en Sistemas, Ingeniería Electrónica o carreras afines.

- Experiencia mínima de 3 años desarrollando e implementando modelos de ML en producción.

- Sólidos conocimientos en bibliotecas y frameworks de ML (Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, TensorFlow, PyTorch).

- Experiencia con pipelines de datos y orquestadores como Airflow y Spark.

- Experiencia en MLOps y DevOps: contenedores (Docker), Kubernetes, MLflow, APIs y microservicios.

- Dominio de Python y buen manejo de SQL.

- Experiencia previa en arquitectura en AWS (Databricks es un plus).

- Deseable experiencia en fintech, e-commerce o industrias tecnológicas.

Ventajas

- Semana adicional de vacaciones.

- Día Credicuotas: un día libre extra.

- Licencias extendidas por maternidad y paternidad.

Fintech especializada en brindar préstamos personales, estamos buscando un/a Machine Learning Engineer que quiera sumarse a nuestro Centro de Excelencia para potenciar el uso de Machine Learning, aplicando estándares y mejores prácticas de mercado, generando impacto cuantitativo y relevante al negocio.

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Required Skill Profession

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📌 Senior IA/ML Engineer (Buenos Aires)
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